SCI Библиотека

После некоторого перерыва Совет молодых ученых и научное студенческое Общество филологического факультета МГУ возобновляют публикации исследовательских материалов и малых научных работ студентов, аспирантов и молодых преподавателей факультета. Редакционная коллегия предполагает готовить по два выпуска сборника “Филология” - один по лингвистике и другой по литературоведению. Выпуски предполагается делать тематическими.

Так, предлагаемый сейчас сборник (I-й выпуск) объединяет статьи и материалы, преимущественно, по древним языкам и народно-речевым традициям. В этот выпуск включены и переводы с древних языков - результат научно-художественного творчества студентов.

Данное учебное пособие по курсу методики обучения иностранным языкам предназначено для студентов языковых факультетов педагогических институтов и университетов и может быть полезным и для преподавателей неязыковых вузов, где развитие устной речи является одной из задач обучения.

Теоретическая часть данного пособия может служить для углубления курса методики (лекции и семинары), а его практическая часть для проведения семинарских занятий и педагогической практики студентов в средней школе.

Основная задача данного пособия заключается в том, чтобы показать систему упражнений для развития устной речи. Поскольку, однако, система упражнений без определения целей и содержания обучения оказалась бы слишком абстрактной, в нем затронуты и эти вопросы.

В монографии с общефилологических позиций исследуются вопросы, касающиеся трех уровней перевода — экстралингвистического, языкового и литературно-творческого (эстетического). Обращается внимание на функции художественного перевода, воссоздание национальной специфики оригинала, стилевых особенностей произведения и всего творчества поэта. Освещаются проблемы авторского перерода, авторизации перевода, передачи в художественном переводе собственных имен и фамилий и др.

Рассчитана на практиков, теоретиков и критиков художественного перевода, литературоведов, всех интересующихся проблемами перевода.

Книга представляет собой монографическое исследование консонантной системы языков лезгинской группы. В ней привлекаются материалы и по другим дагестанским языкам. Автор дает синхронное описание фонетической системы каждого конкретного языка, фонетических процессов в каждом языке и на общелезгинском уровне. В работе реконструируется фонологическая система пралезгинского языка, определяется место общелезгинской консонантной системы в системе современных лезгинских языков.

Целью исследования является установление «фонемного инвентаря» десяти лезгинских языков и реконструкция общелезгинской фонологической системы. Эта задача осуществляется в следующей последовательности: вначале описывается фонологическая система каждого конкретного языка в синхронном срезе со свойственными ему разнообразными фонетическими изменениями, затем прослеживаются общие закономерности эволюции фонемных составов конкретных языков, что помогает в итоге в реконструкции фонологической системы общелезгинского языка-основы. Воссоздание исходного состояния основывается на диахронической интерпретации закономерных звукосоответствий в современных лезгинских языках.

Предлагаемая работа не ставит своей целью создание стройного курса общей методики для неязыковых вузов, а пытается сделать только первые шаги в этом направлении. Вопросы общей методики преподавания иностранных языков в методической литературе еще исследованы недостаточно полно. Нет ни одной работы, которая бы освещала вопросы обшей методики с учетом специфики неязыкового вуза. Однако несомненно то, что работа в этом направлении велась и ведется довольно интенсивно. Особо ценный вклад внесли такие исследования, как «Методика обучения английскому языку в неязыковом вузе» И. М. Бермана (1970) и «Очерки методов обучения иностранным языкам» И. Д. Салистры (1966). И. М. Берман, разрабатывая проблему частной методики обучения английскому языку, коснулся также вопроса о необходимости создания специального вузовского курса методики. И. Д. Салистра детально рассмотрел систему упражнений, учебных пособий, структуру занятий для вузов такого профиля.

В очерке дается первое в отечественной лингвистике систематическое описание сирийского языка — эдесского наречия арамейского языка. Подробно освещены фонетика и грамматика сирийского языка, даются общие историко-лингвистические сведения о языке и его письменных памятниках.

Насекомые являются важнейшим компонентом естественных биоценозов и агроценозов. Одним из самых больших и многочисленных семейств - являются жужелицы (Carabidae), насчитывающие по разным данным более 30000 видов. Для жужелиц характерны различные способы питания, местообитания, занимаемые яруса, сезонная и суточная активность. Они обитают как на поверхности, так и в почве, реже на кустарниках и деревьях. Виды семейства жужелицы - активные жуки с длинными тонкими антеннами равномерной толщины, длинными надкрыльями и длинными ногами, приспособленными к беганию. Размеры их варьируют от нескольких миллиметров до 10 см. Являясь активными хищниками, жужелицы играют огромное практическое значение, уничтожая вредителей еще до достижения последними порога вредоносности, тем самым обеспечивая их естественную регуляцию. Исходя из того, что количество жужелиц велико, а размеры их иногда составляют всего несколько миллиметров, возникла проблема определения вида этих насекомых (или их идентификации), вследствие чего потребовался специальный инструмент, который, с одной стороны, упростил бы получение данных об этих насекомых, а с другой стороны, повысил бы их точность. В данной статье предлагается новый для данной предметной области подход к идентификации различных видов жужелиц по их внешнему контуру с применением программного инструментария автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) - универсальной когнитивной аналитической системы «Эйдос», которая прекрасно себя зарекомендовала при изучении других объектов. Причина, по которой было решено использовать эту систему, состоит в том, что обычные (стандартные) способы определения жужелиц, имеют определенные недостатки: человеческий фактор (явные ошибки при определении); достаточно большие временные затраты; невозможность увеличения количества критериев для повышения достоверности модели сравнения. Данная статья направлена на преодоление этих недостатков, путем использования универсальной когнитивной аналитической системы «Эйдос», автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ). Приводится численный пример.

Из огромного количества организмов, населяющих нашу планету, насекомые составляют 70%, являясь самым многочисленным из беспозвоночных животных классов, насчитывающих более 2 млн. видов. Сложно отыскать такое место, где нельзя было бы встретить представителей этого огромного класса. Они полностью освоили все среды обитания - воду, сушу, воздух. Для них характерны сложные инстинкты, всеядность, высокая плодовитость, для некоторых - общественный образ жизни. Насекомых можно встретить на огромных высотах, доходящих до уровня 5000 метров, населяют они и безжизненные пустыни, где практически никогда не бывает дождей, не говоря уж об отсутствии какой - либо растительности. Глубокие пещеры, в которых нет ни солнечного света, ни условий для питания и существования живых организмов - это тоже места обитания насекомых, встретить их можно далеко за Полярным кругом, и даже - на многих островах Антарктики, где кроме безжизненных скал, казалось бы, нет ничего. Среди насекомых, одним из самых больших и многочисленных семейств - являются жужелицы (Carabidae). Они тонко реагируют на изменения почвенно-растительных, гидротермических и микроклиматических условий среды, что делает их удобным модельным объектом различных экологических и зоологических исследований. Жужелицам принадлежит большое число родов и видов, нередко трудно различимых, в связи с этим для диагностики используются много различных признаков: принимаются во внимание окраска, форма тела, наружное строение, структура поверхности, размеры, строение гениталий и хетотаксия. Вследствие того, что количество жужелиц огромно, а по внешнему виду очень трудно определить их родовую принадлежность, возникла потребность автоматизации процесса их идентификации, вследствие чего потребовался специальный механизм, который бы повысил точность определения этих насекомых. В предыдущей работе авторов (http://ej. kubagro. ru/2016/05/pdf/01. pdf) в перспективе рассматривалась возможность с помощью метода АСК-анализа классифицировать насекомых не только по видам, но и по родам, отрядам, тем самым повысив достоверность определения жужелиц, что и будет сделано в данной статье. Приводится численный пример. Имеется успешный опыт решения подобных задач в других предметных областях. Данная статья может рассматриваться, как продолжение серии работ, посвященных применению автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и его программного инструментария - системы «Эйдос».

В настоящей статье рассматривается применение автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ), его математической модели – системной теории информации и реализующего их программного инструментария – интеллектуальной системы «Эйдос», для ввода (оцифровки) изображений из графических файлов, синтеза обобщенных изображений классов, их абстрагирования, классификации обобщенных изображений классов (кластеры и конструкты), сравнения конкретных изображений с обобщенными образами (идентификация) классов, сравнения классов друг с другом и создания обобщенных образов родов жужелиц на основе изображений входящих в них видов. Предлагается новый подход к оцифровке изображений жужелиц, основанный на использовании полярной системы координат, центра тяжести изображения и его внешнего контура. Перед оцифровкой изображений могут применяться их преобразования, стандартизирующие положение изображений, их размеры и угол поворота. Поэтому результаты оцифровки и АСК-анализа изображений могут быть инвариантны (независимы) относительно их положения, размеров и поворота. Имеется успешный опыт решения подобных задач в других предметных областях. Данная статья может рассматриваться, как продолжение серии работ, посвященных применению автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и его программного инструментария – системы «Эйдос» для обработки изображений, их обобщения, сравнения конкретных изображений с обобщенными, сравнения обобщенных изображений друг с другом